Hier finden Sie unsere Fachbeiträge.
Diese sind auch in unserem Magazin INSIGHTS sowohl in gedruckter Form als auch online erhältlich.
Der Industriesektor durchläuft, wie auch andere Bereiche, derzeit eine Phase der digitalen Transformation. Das bedeutet, dass Fertigungsunternehmen an verschiedenen Digitalisierungsaktivitäten beteiligt sind [1]. Innerhalb dieses Kontextes spielen industrielle Daten und die Art und Weise, wie sie verarbeitet, visualisiert und genutzt werden, eine wesentliche Rolle.
Zeitreihendaten, beispielsweise Maschinendaten in der Industrie oder Vitalparameter in der Medizin, sind heutzutage eine wichtige Datenquelle zur Analyse komplexer Systeme. Für die Entwicklung praxistauglicher Modelle ist die richtige Wahl der Trainingsdaten jedoch eine herausfordernde Aufgabe.
Mit dem Einsatz von Test-Driven-Development wird das Konzept von agilen Methoden auch in die technische Entwicklung übertragen.
Für komplexe Problemstellungen in Wirtschaft und Industrie werden Optimierungsmodelle und Lösungsalgorithmen täglich verwendet, um schwierige Entscheidungen zu treffen. Klassische Optimierungsverfahren werden mit maschinellem Lernen kombiniert, um den hohen Anforderungen gerecht zu werden.
Continuous-Integration, Delivery, Deployment und Improvement ermöglichen es, häufige Releases ohne Qualitätskompromisse zu veröffentlichen.
Damit dem erfolgreichen Projektstart nichts mehr im Wege steht, und die Idee nicht nur eine Idee bleibt, sollte eine Machbarkeitsstudie (Feasibility Study) vor der Umsetzung durchgeführt werden.
